Genç, Aşırİyit, Neslihan2025-01-222025-01-222003İyit, N. (2003). Lineer olmayan lojistik regresyon analizinde model kurma stratejileri ve bir uygulaması. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.https://hdl.handle.net/20.500.12395/53949Bu çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde lineer regresyon analizi ve kukla bağımlı değişkenlerle regresyon analizi hakkında genel bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde lojistik regresyon analizi ile ikili, ordinal, nominal, tek değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere lineer lojistik regresyon çeşitleri verilmiştir. Ayrıca bu bölümde lojistik regresyon modelinin kurulması, katsayılarının önemliliğinin testi, lojistik regresyon modelinde katsayıların yorumlanması, lojistik regresyon için model kurma stratejileri ve metotları, modelin uyumunun tayin edilmesi, lojistik regresyon modeli için teşhis ölçütleri ve lojistik regresyon analizinin dayandığı varsayımların bozulduğu durumlar verilmiştir. Üçüncü bölüm çalışmanın temel kısmını teşkil etmektedir. Bu bölüm lojistik regresyon analizi konusuna giriş mahiyeti teşkil etmesi amacıyla lojistik regresyon analizini; model tanımı, parametre tahmin yöntemleri, başlangıç değeri seçimi, durdurma kuralı ve Gauss-Newton algoritması başlıkları altında içermektedir.Son bölümde ise menopoza etki eden risk faktörlerinin istatistiksel açıdan belirlenebilmesi amacıyla lojistik regresyon analizi uygulanmıştır.This study consists of four sections. In the first section, general information about linear regression analysis and regression analysis with dummy variables are given. In the second section, logistic regression analysis technique for the cases of binary, ordinal, nominal, univariate and multivariate variables is given. Also in this section fitting the logistic regression model, testing for the significance of the coefficients, interpretation of the logistic regression model coefficients, model building strategies and methods for the logistic regression, assessing the fit of the model, logistic regression diagnostics and violation of the assumptions in logistic regression analysis are given.The third section is the main part of the study. This section includes logistic regression analysis in terms of model definition, parameter estimation methods, selection of the initial value, stopping rule and Gauss-Newton method. In the last section, a logistic regression analysis application is done for the aim of determining statistically significant risk factors that affect menopause.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessLineer Olmayan Lojistik Regresyon AnaliziEtkileşimOdds OranıUyum İiyiliği TestiLojistik Tegresyon TeşhisleriGauss-Newton MetoduNonlincar Logstic Regression AnalyssOdds RatioGoodnees-Of-Fit TestGauss-Newton MethodInteractionMaster Thesis320028